Просмотр вакансии

Разработка и настройка моделей машинного обучения, оптимизация производительности моделей.
Проект по разработке помощника аналитика.

Обязанности:

• Разработка и настройка моделей машинного обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе крупных языковых моделей (LLM)
• Оптимизация производительности моделей, включая ускорение вычислений и снижение времени отклика
• Настройка API и пайплайнов для интеграции LLM в бизнес-приложения, обеспечение их надежного развертывания и масштабируемости
• Использование инструментов Triton и библиотек для параллелизации и оптимизации вычислений на GPU
• Мониторинг, улучшение и оптимизация моделей с учетом показателей производительности и использования ресурсов
• Поддержка инфраструктуры для отслеживания экспериментов и версий моделей (например, MLFlow или Airflow)

• Опыт работы ML-инженером — от 3 лет, с фокусом на NLP и большими языковыми моделями
• Глубокое понимание архитектуры LLM и опыта работы с библиотеками PyTorch, Huggingface или аналогичными
• Опыт работы с инструментами и методами оптимизации вычислений на GPU, знание параллельных вычислений и работы с крупными батчами данных
• Опыт создания и развертывания ML-решений с использованием Docker
• Знание Python и опыт работы с фреймворками для создания API (FastAPI, Flask, Django)
• Понимание CI/CD процессов для ML-моделей и опыт автоматизации пайплайнов
• Навыки вывода моделей в прод (Важно!!)

• Желательные:

  - Опыт работы с Triton и другими инструментами оптимизации для LLM.
  - Навыки развертывания и использования систем мониторинга и трекинга экспериментов, версионирования данных (например, MLFlow, ClearML, Grafana, Prometeus, DVC).
  - Опыт квантизации моделей.

• Оформление по ТК РФ, полностью "белая" зарплата
• Гибкий график: 5/2, 8-часовой рабочий день
• Удалённый формат работы из любой точки России
• Доступ к масштабным проектам и современным технологиям
• Возможности для профессионального роста и обучения
• Дружная команда экспертов, готовых делиться опытом